A. 什麽是量化投资
量化投资，简单地说，就是利用数学、统计学、信息技术的数量化投资方法来管理投资组合。数量化投资的组合构建注重的是对宏观数据、市场行为、企业财务数据、交易数据进行分析，利用数据挖掘技术、统计技术、计算方法等处理数据，以得到最优的投资组合和投资机会。
目前，量化投资已经在全球范围得到投资人的广泛认可。在美国零售市场发行的主动型股票基金中，量化投资基金占据了16%的市场份额，而在机构投资市场，量化投资则获得了更多的关注，以巴克莱全球投资管理公司、道富环球投资管理公司和高盛国际资产管理公司为首的一大批以量化投资为核心竞争力的公司已经成为机构资产管理公司中的“巨无霸”。
所谓量化投资是基于大数据分析，以统计学的思维研究市场。这在机构投资中十分常见，也深受华尔街的金融家们偏爱。而微量网（wquant）正是通过互联网大数据技术，让
“神秘”的量化投资“平民化”。形象的来说，中小投资者可以像去购物一样，到微量网选择一个“智能大脑”，在这个大脑的帮助下，选择投资策略，从而让赚钱成为大概率事件。
B. 常见的量化投资策略
量化投资，以计算机科技与数学模型实现投资理念，通过分析数据挖掘投资机会，比被动投资更主动，与传统技术分析主动投资相比，它利用计算机技术提高效率与执行力。量化策略包括阿尔法策略、低风险套利、统计套利、程序化CTA、高频交易等，其核心在于研究因素与收益的关系，寻找成功率高的投资组合。价格数据变化反映信息，每个数据是因子表达式，背后是假设或投资模式，如高价股投资策略。复杂系统具有预测性，市场不断诞生新alpha，但其有效性会逐渐减少，直至失效，进而催生其他模式。
开发alpha过程包括将逻辑转化为数据信息，形成想法，数学表达式，应用于操作，形成稳健alpha，转化为金融工具的头寸，检查历史收益和性能指标。检验alpha需确保其广泛分布在不同行业，分层回测验证头部或尾部预测能力。敏感性测试和显着性测试确保alpha对噪声不敏感，每个输入变量对结果都有重大贡献。改进alpha需考虑算法技术，如AdaBoost、数字滤波和特征提取。通过这些技术，alpha研究能够从弱分类器中培养强学习者，处理时间序列数据，减小特征空间维度。
量化模型构建的基础是因子，因子构建、检验和组合中常见问题和技术可通过参考相关资源解决。选取因子数量、训练集长度等问题，通过本文介绍，已有初步理解。量化投资不仅仅是模型应用，更是一种策略实现过程，结合技术与市场动态，持续优化以应对不断变化的市场环境。
C. 盈顺量化是什么意思
盈顺量化是一家专注于量化投资的公司，致力于利用先进的数学模型和计算机技术，实现投资的科学化和智能化。盈顺量化以数据清洗、因子筛选、模型诊断等核心技术为支撑，通过集中管理和优化配置，提高投资回报，降低风险。作为一家专业的风险管理公司，盈顺量化注重风控，为客户提供稳健的资产管理服务。
盈顺量化秉承“用科技智慧搭建投资平台”的理念，将投资看作一项严谨而科学的事业。盈顺量化的投资哲学是“因子选择+组合配置”，即通过科学的因子选择，在市场波动中寻找优秀的股票，然后以合理的配置方式搭建投资组合，实现稳健的投资回报和风险控制。
盈顺量化的特色服务有以下几方面。首先，盈顺量化采用量化策略进行投资，借助数据挖掘、机器学习等技术，实现获利与风险控制的平衡。其次，盈顺量化注重风控，建立了风险控制模型，确保客户资产尽可能避免风险。最后，盈顺量化提供定制化的服务，针对客户不同的投资需求，提供全方位、专业、个性化的资产管理服务。